融合前端特征提取与时间注意力的说话人验证
Speaker verification fusing front-end feature extraction and temporal attention
1. 山东理工大学 计算机科学与技术学院, 山东 淄博 255000
2. 北京邮电大学 图书馆, 北京 100876
摘要
针对NeXt-TDNN在捕捉局部频域特征和聚焦关键时间信息方面的局限，提出一种融合前端特征提取与时间注意力的说话人验证模型FSCM-DPBA。首先，设计了前端可分离卷积模块(Front-End Separable Convolution Module，FSCM)，通过捕捉局部时频特征，增强特征的表达能力；其次，提出了双池化分支注意力模块(Dual Pooling Branch Attention，DPBA)，通过捕捉时序特征的整体分布和显著响应峰值，生成自适应的时间维度权重，以聚焦并强化高辨识度的时间信息。在公开数据集AISHELL-1与VoxCeleb1上的实验表明，相较于基线模型，FSCM-DPBA的等错率分别相对降低26.03%和12.29%。结果表明，所提方法能够有效提升模型性能，并表现出良好的泛化能力。源代码地址：https：//github。com/wode-count/FSCM-DPBA。
基金项目
国家自然科学基金资助项目(12204062)
山东省自然科学基金(ZR2022MF330)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2026.03.0062
出版期卷: 《计算机应用研究》 优先出版, 2026年第43卷 第11期
发布历史
[2026-07-02] 优先出版
引用本文
刘志国, 梁春燕, 庞祎琳, 等. 融合前端特征提取与时间注意力的说话人验证 [J]. 计算机应用研究, 2026, 43 (11). (2026-07-31). https://doi.org/10.19734/j.issn.1001-3695.2026.03.0062. (Liu Zhiguo, Liang Chunyan, Pang Yilin, et al. Speaker verification fusing front-end feature extraction and temporal attention [J]. Application Research of Computers, 2026, 43 (11). (2026-07-31). https://doi.org/10.19734/j.issn.1001-3695.2026.03.0062. )
关于期刊
- 计算机应用研究 月刊
- Application Research of Computers
-
刊号
ISSN 1001-3695
CN 51-1196/TP
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